融合物理机制与数据智能的AI空气质量预测技术研究综述

　　

摘要 随着工业化和城市化的快速发展，空气质量日益受到关注，准确的空气质量预报对环境保护、公众健康及社会经济发展至关重要。传统空气质量预报方法存在一定局限，物理融合数据驱动模型的AI空气质量预报技术应运而生。近十年，国内外在该领域开展了广泛研究，国外在模型构建、数据采集与处理方面取得诸多成果，国内则从早期探索逐步实现创新发展。该技术在实际应用中虽面临数据获取与模型计算等问题，但通过技术改进、政策支持与数据共享等策略可有效解决。未来，新兴技术融合及在全球空气质量监测与预报体系中的发展将成为重要趋势，为提升空气质量预报水平提供契机。

关键词: 空气质量预报；物理融合数据驱动模型；人工智能

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